1 概述
随着海量数据问题的出现，海量管理能力，多类型，变化快，高可用性，低成本，高端可扩展性等需求给企业数据战略带来了巨大的挑战。企业数据仓库、数据中心的技术选型变得尤其重要！所以在选型之前，有必要对目前市场上各种大数据量的解决方案进行分析。
2 主流分布式并行处理数据库产品介绍
2.1 Greenplum 2.1.1 基础架构
Greenplum 是基于Hadoop 的一款分布式数据库产品，在处理海量数据方面相比传统数据库有着较大的优势。
Greenplum 整体架构如下图：
数据库由Master Severs 和Segment Severs 通过Interconnect 互联组成。
Master 主机负责：建立与客户端的连接和管理；SQL 的解析并形成执行计划；执行计划向Segment 的分发收集Segment 的执行结果；Master 不存储业务数据，只存储数据字典。
Segment 主机负责：业务数据的存储和存取；用户查询SQL 的执行。
2.1.2 主要特性
Greenplum 整体有如下技术特点： Shared-nothing 架构
Network Interconnect
...
Master Severs 查询解析、优化、分发
Segment Severs 查询处理、数据存储
External
Sources 数据加载
海量数据库采用最易于扩展的Shared-nothing架构，每个节点都有自己的操作系统、数据库、硬件资源，节点之间通过网络来通信。
◆基于gNet Software Interconnect
数据库的内部通信通过基于超级计算的―软件Switch‖内部连接层，基于通用的gNet (GigE，10GigE) NICs/switches在节点间传递消息和数据，采用高扩展协议，支持扩展到1000个以上节点。
◆并行加载技术
利用并行数据流引擎，数据加载完全并行，加载数据可达到4。5T/小时（理想配置）。并且可以直接通过SQL语句对外部表进行操作
◆支持行、列压缩存储技术
海量数据库支持ZLIB和QUICKLZ方式的压缩，压缩比可到10：1。压缩数据不一定会带来性能的下降，压缩表通过利用空闲的CPU资源，而减少I/O资源占用。
海量数据库除支持主流的行存储模式外，还支持列存储模式。如果常用的查询只取表中少量字段，则列模式效率更高，如查询需要取表中的大量字段，行模式效率更高。
海量数据库的多种压缩存储技术在提高数据存储能力的同时，也可根据不同应用需求提高查询的效率
2.1.3主要局限
●列存储模式的使用有限制，不支持delete/update操作。
●用户不可灵活控制事务的提交，用户提交的处理将被自动视作整体事务，整体提交，
整体回滚。
●数据库需要额外的空间清理维护（vacuum），给数据库维护带来额外的工作量。
●用户不能灵活分配或控制服务器资源。
●对磁盘IO有比较高的要求。
●备份机制还不完善，没有增量备份。
2.2Vertica
2.2.1基础架构
与以往常见的行式关系型数据库不同，V ertica 是一种基于列存储（Column-Oriented）的数据库体系结构，这种存储机构更适合在数据仓库存储和商业智能方面发挥特长。
常见的RDBMS 都是面向行（Row-Oriented Database）存储的，在对某一列汇总计算的时候几乎不可避免的要进行额外的I/O 寻址扫描，而面向列存储的数据库能够连续进行I/O 操作，减少了I/O 开销，从而达到数量级上的性能提升。
同时，V ertica 支持海量并行存储（MPP）架构，实现了完全无共享，因此扩展容易，
可以利用廉价的硬件来获取高的性能，具有很高的性价比。
如下图，展示的是单节点上的V ertica 的基本体系结构。
V ertica 体系结构
作为关系型数据库，V ertica 的查询SQL 也是在前端被解析和优化的。但与传统的关系型数据库有所不同，V ertica内部是混合存储的，包括两种不同的存储结构：写优化器（WOS）和读优化器（ROS）。
(1) 写优化器WOS（Write-Optimized Store）
是位于主存储器上的一个数据结构，用于有效的支持数据插入和更新操作；数据的存放是无序的，非压缩的。
(2) 读优化器ROS（Read-Optimized Store）
是磁盘物理存储，存放的是排序和压缩后的数据库大块数据，因此这里的查询相比于WOS 性能更好。
(3) Tuple Mover 进程
是V ertica 内部的一个进程，定期的以大数据块的形式把数据从WOS 移到ROS，由于是对整个WOS 操作，TupleMover 一次能非常有效的排序很多记录，最后批量把它们写入磁盘。
在V ertica 内部，不论是WOS 还是ROS 都是按列存储的。
2.2.2主要特性
Vertica 的关键特性：
1 列存储（Column-orientation）
由于大多数的查询都是要从磁盘读取数据，因此可以说disk I/O 在很大程度上决定了一个查询的最终响应时间。
2 压缩机制（Aggressive Compression）
在数据存储方面，V ertica 利用内部的特定算法对数据进行压缩处理。这样的机制会大大减少disk I/O 的时间（D），同时由于V ertica 对扫描和聚合等操作也在内部进行了优化，可以直接处理压缩后的数据，这样CPU 的工作负载（C）也减少了。如上例中的A VG 聚合函数，V ertica 是不需要将压缩数据先做类似解压这种处理的，因此查询性能得到优化。
3 读优化存储（Read-Optimized Storage）
V ertica 的数据库存储容器ROS Container 专门为读操作进行了优化设计，且其中的数据是经过了排序和压缩处理的，即每个磁盘页上不会有空白空间，而传统的数据库一般会在每页上预留空间以便日后的insert 操作来使用。
4 多种排序方式的冗余存储
为了高可用性和备份恢复的需要，V ertica 会按照不同的排序方式对数据做冗余存储，这不但避免了大量的日志操作，也为查询带来了便利。V ertica 的查询优化器会自动选择最优的排序方式来完成特定的查询。
5 并行无共享设计
V ertica 支持完全无共享海量并行存储（MPP）架构，随着硬件Server 的增加，多个CPU 并行处理，性能也可以得到线性的扩展，这样用户使用廉价的硬件就可以获得较高的性能改善。
6 其他管理特征
除了有优越的性能以外，V ertica 在数据库管理方面也进行了非常人性化的设计。
V ertica Database Designer 是一个界面化的日常管理工具，并且能为用户作出详尽的DB 层物理设计方案，大大减少了日后的性能调优方面的开销。
V ertica 通过K-Safety 值的设置，完成了数据库的备份恢复机制，并保证了高可用性。对于数据库中的每个表每个列，V ertica 都会在至少K+1 个节点上存储，如果有K 个节点宕机，依然能够保证V ertica DB 是完整可用的；当损坏的节点恢复时，V ertica 自动完成节点间的热交换，把其他节点上的正确数据恢复过来。通过这种机制也保证了V ertcia 库的节点数目可以自由伸缩而不会影响到数据库的操作。
V ertica 通过两种技术来实现在线的持续数据装载而不会影响到数据库的访问。
V ertica 通常运行在快照隔离（Snapshot Isolation）模式下，该模式下查询读取的是最近的一致的数据库快照，这个快照是不能被并发的update 或delete 操作更改的，因此查询操作也不需要占用锁，这种方式保证了数据装载（insert）和其他查询能互不干扰。另外，V ertica
可以把数据直接装载到WOS 结构中，WOS 中的数据是不排序或索引的，所以装载速度会很快，然后再由Tuple Mover 进程在后台把数据移入ROS 中，由于TupleMover 的操作是大块读取（bulk-load）的，所以性能也很好。
2.2.3主要局限
●不支持SQL存储过程及函数，用户需通过UDFs（User Defined Function，基于C++）
来自定义函数或过程。
●软件授权按原始未经压缩的裸数据量计算。
●列存储的一些劣势，复杂查询等性能不理想。
●对内存有比较高的要求。
●在国内还没有成功案例。
2.3Sybase IQ(15.4)
2.3.1基础架构
SYBASE IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库设计的关系型数据库。SYBASE IQ 的架构与大多数关系型数据库不同，它特别的设计用以支持大量并发用户的即席查询。其设计与执行进程优先考虑查询性能，其次是完成批量数据更新的速度。而传统关系型数据库引擎的设计既考虑在线的事务进程又考虑数据仓库（而事实上，往往更多的关注事务进程）。
Sybase在2010年推出的Sybase IQ 15.3就采用了全共享架构的PlexQ 技术，该技术重新定义了企业范围的业务信息，全共享架构可轻松支持涉及海量数据集、海量并发用户数和独特工作流程的多种复杂分析样式，大大增加了其效益。与其他MPP 解决方案不同，Sybase IQ 的PlexQ 网格技术能够动态管理可轻松扩展并且专用于不同组和流程的一系列计算与存储资源中的分析工作量，从而使其能够以更低的成本更轻松地支持日益增长的数据量以及快速增长的用户社区。
Sybase IQ 15.4采用业内领先的MPP列式数据库和最先进的数据库内分析技术，并革命性地加入MapReduce与Hadoop集成，以应对大数据时代的分析挑战，开启洞察关键业务的能力。Sybase IQ 15.4正在打破数据分析的壁垒，彻底改变―大数据分析‖领域。
基于成熟的PlexQ 技术构建的Sybase IQ 采用下图所示的三层构架：
基本层：数据库管理系统(DBMS)，这是一个全共享MPP分析DBMS 引擎，是Sybase IQ 最大的独特优势。
第二层：分析应用程序服务层，其提供C++ 和Java 数据库内API，并可实现与外部数据源的集成和联邦；包括四种与Hadoop 的集成方法。
顶层：Sybase IQ 生态系统，由四个强大且不同的合作伙伴和认证ISV 应用程序组成。基于这种PlexQ 技术，Sybase IQ 15.4 将大数据转变成可指挥每个人都行动的情报信息，从而在整个企业的用户和业务流程范围内轻松具备大数据的分析能力。
2.3.2主要特性
Sybase IQ（15.4）的关键特性：
1. 更强的数据管理
大量增强的功能改善了Sybase IQ 的数据管理、部署和可维护性。
更快速的批量加载: 批量加载数据通过ODBC 和JDBC 接口插入到Sybase中，从而实现具有更高可扩展性的应用程序，同时可极大提高加载性能。
更出色的文本压缩: 更出色地对V ARCHAR、V ARBINARY、CHAR 和BINARY压缩可实现以更高效率、更低成本部署高性能文本分析应用程序，同时极大提高压缩速率。
2. 丰富的应用程序
Sybase IQ 15.4 增加了一系列API 和工具，用于创建在数据库内运行的高级分析算法，并且能通过PlexQ 网格能充分利用大规模并行处理的能力。
支持自带Map Reduce的表参数化用户自定义函数(UDF)——这是Sybase IQ 的本地应用程序编程接口，可使应用程序编程人员在Sybase IQ 数据库服务器内构建和部署C++
库。使用这些API 可实现专有算法或算法包，安全地位于Sybase IQ 内，通过在保存于Sybase IQ 数据库服务器中的数据附近执行，以快10 倍的速度返回结果。此框架可实现在Sybase IQ 中开发和部署MapReduce 程序，以分析涉及结构化、半结构化和非结构化数据格式的超大数据集。C++、Map 和Reduce 算法通过标准SQL 加以调用，并且由Sybase IQ 强大的查询引擎自动在PlexQ 网格中进行分发和并行化。
Hadoop集成与联邦——将基于Hadoop的分析的结果与运行于Sybase IQ 中的查询相集成。Sybase 是唯一一家提供4种不同方法将标准SQL查询(客户端联邦、ETL处理、数据联邦和查询联邦)中的Hadoop 数据和分析与分析数据库相集成的厂商。Sybase IQ 15.4 充分利用Hadoop来识别海量结构化和非结构化数据集中的相关数据点，然后将Hadoop 中的相关数据点集成到Sybase IQ 中，以便利用传统数据和来自其他数据源的结果集进行分析。
预测模型标记语言(PMML) 支持——通过Zementis 提供的认证插件，自动执行使用业界标准语言定义在SAS、SPSS、―R‖等工具以及其他流行预测工作平台产品中所创建的分析模型。充分利用流行的分析工具构建预测模型，自动执行在Sybase IQ中部署的预测模型，并使用业界标准语言，以避免形成厂商捆绑。
―R‖集成: ——用户可使用RJDBC 接口，以及流行的开源统计工具―R‖查询Sybase IQ 数据库。此外，用户还可以将来自Sybase IQ 的―R‖库作为SQL查询中的函数调用加以执行，并返回结果集。
3. 数据库内分析库
更新的数据库内统计和数据挖掘库(来自Fuzzy ?Logix 的DBLytix): 在Sybase IQ 内运行的高级分析、统计和数据挖掘算法库。Sybase IQ 15.4中的更新可使该库充分利用一些数据挖掘算法中的MapReduce API进行大规模并行处理，并且包含多种新函数，例如支持向量机、神经网络和Adaptive Boosting。
4. 扩展的生态系统
Sybase IQ 还非常适合面向大数据分析的端到端全面解决方案。重要的工具和互补的合作伙伴产品可在以下方面提供帮助:
Sybase PowerDesigner? 16.1 参考架构生成器: 可通过在实施Sybase IQ 数据仓库和数据集市时生成最佳硬件配置，快速实现价值。
Sybase Control Center(SCC) : 改进方面包括大量管理功能，例如过程、函数、UDF(表、TPF 和JavaEE )及文本索引。用户能够更轻松地管理SCC 中频繁使用的功能，以及更轻松地部署内置、外部和文本数据库内分析。此外该版本还包含了新的SQL 执行窗口，该窗口可实现易于测试的特定SQL 例程。
已通过SAP?BusinessObjects? 认证: Sybase IQ 15.4已通过认证，可与SAP Business Objects Business Intelligence Platform 4.0 和SAP Business Objects Data Services 4.0配合使用，以提供丰富的端到端业务分析框架。
2.3.3主要局限
●Sybase IQ MPP是Share-Disk 架构
●增加硬件，无法线性的提升数据库性能。
●列存储的一些劣势，装载速度，复杂查询等性能不理想。
●插入操作上表级锁，影响数据导入时影响表上的并发操作。（*）
2.4Teradata Aster Data
Teradata 天睿公司的Aster Data 分析平台是市场领先的大数据分析解决方案。Aster Data 分析平台嵌入了MapReduce，对新数据源和多结构数据类型进行更深入的分析处理，提供具有突破性的性能和可扩展性的分析能力。Aster Data 解决方案利用Aster Data 专利SQL-MapReduce 来并行处理数据和应用程序，可在大范围内提供丰富的分析洞察力。2.4.1基础架构
TD Aster Data平台架构如下：
其中Aster Database架构如下：
2.4.2主要特性
TD Aster Data有如下技术特点：
◆Shared-nothing架构
海量数据库采用最易于扩展的Shared-nothing架构，每个节点都有自己的操作系统、数据库、硬件资源，节点之间通过网络来通信。
◆S Q L –MapReduce
SQL-MapReduce 是Aster Data公司的专利，在同类技术中（Greenplum）属于领先地位。SQL-MapReduce 框架可以使数据科学家和商业分析师对复杂的信息进行快速调查分析，允许一组关联计算机（计算机群集）使用软件语言（如Java、C#、Python、C++ 和R）并行进行程序表达，然后通过标准SQL 激活（调用）使用。
◆基于MPP的并行分析平台
第一个大规模并行分析平台，借助S Q L -MapReduce 支持嵌入式分析应用程序，使企业能显著加快TB 乃至PB 级数据的处理，为提供新的交互性大数据应用带来了无数机会
◆可视化集成开发环境
第一个可视化集成开发环境(Aster Data Developer Express)，拥有立即可用的SQL-MapReduce 模块（Aster Data Analytic Foundation 的一部分），使大数据分析更快、更简单。
◆动态负载管理（Dynamic Mixed Workload Management）
支持最细粒度的负载均衡管理机制。
◆多种容错、自动恢复机制
Aster Data nCluster 的设计彻底地避免了由于硬件和软件故障、用户或管理员的错误以及本地或站点的破坏引起的意外停机。此外，现场管理的独特功能尽量减少或完全避免了计
划停机。倘若出现了硬件和软件故障，ROC（面向修复计算）技术便在在线数据重新分配中提供了大规模容错性的实时修复。同时，它允许在查询、在线备份和修复、在线复原和在线向外扩展过程中进行下载或导出，这样就不再需要考虑停工计划预算了。
◆支持行、列压缩存储技术
2.4.3主要局限
●在国内目前没有发现有实施案例，没有较完整的解决方案，应用市场较小；
●产品还不够成熟，如表管理可能导致性能问题；
●混合负载控制能力较差。
3对比分析
数据库架构改造，让技术不再是业务发展的瓶颈双十一过完的第一个工作日，又到了袋鼠小妹跟大家分享服务案例的时候啦。 今天分享的客户案例，是成立于2014年的某社交众筹平台。（出于保护客户隐私和机密的要求，相关信息已做脱敏处理。） 该众筹平台目前已拥有超过一亿个注册用户，筹款项目近130万个，总支持次数超过2亿次，是目前中国最具影响力的、基于社交圈的众筹平台之一。 经过两年的快速发展，平台的业务规模已经远超预期，蜂拥而来的流量让系统服务器达到了峰值，尤其是数据库在业务峰值期间经历着严峻的考验。 在这种情况下，客户通过渠道联系到了袋鼠云。 袋鼠云的数据库专家，使用自研的云资源管控平台（EasyCloud），迅速对客户数据库做了全面体检。 EasyCloud平台：云资源监控界面 发现其问题如下： 1. 核心数据库压力大（CPU使用率60%，QPS 3万+），不时的性能抖动已经影响业务。 2. 核心MySQL数据库数据量超过TB，单表数量几亿条，单库容量达到天花板。 3. 系统架构设计不合理，压力全部落到数据库，导致系统扩展性弱，限制了业务发展。 4. 数据库请求非常集中，90%以上的请求都在某几张表上，业务的峰值和热点非常明显，有点类似电商的热点商品秒杀；
5. 资源配置过高，超高的资源配置掩盖了技术架构的问题； 针对体检出来的问题和实际场景，袋鼠云规划了两个阶段的解决方案：短期以优化为主，以适应当前业务的快速发展；长期以架构改造为导向，通过架构来从根本上解决性能瓶颈。 短期解决方案： 思路上以“短、平、快”为主，解决当前性能瓶颈，主要聚焦在SQL优化，参数调整，读写分离等，优先满足当前几个月的性能需求。 1、数据库瓶颈分析，定位到大部分请求来自于几张表，重点对这几张表进行优化。 2、数据库读写分离，通过使用备库来分摊读压力，避免大量的读请求影响到主库和正常的业务流程。 3、慢SQL，对慢SQL进行优化和索引上的调整。 4、通过EasyCloud的AWR报表分析，对部分调用次数高的SQL，采用类似缓存等。 通过袋鼠DBA多次的数据库优化和调整，整个系统压力下降明显，数据库没有再出现响应慢的问题，解决了当前的性能瓶颈。 平台性能的明显提升，让客户对袋鼠云的技术实力有了一定的信任，这为后期架构方案的顺利执行，奠定了基础。 长期解决方案： 前面解决完短期的性能瓶颈，袋鼠DBA快马加鞭，对客户整体系统架构，重新进行了梳理和设计。 应用层采用微服务架构，原有数据库使用分库分表、缓存设计，满足系统未来2-3年的业务发展目标。 这样一来，即使未来系统容量不够，架构也无需进行大的重构，可以很方便地进行水平扩容，不会让技术成为业务发展的瓶颈。 解决内容如下： 1、基于阿里云EDAS做服务化设计。 2、协助客户对业务架构进行改造，通过缓存设计、页面渲染、前后端交互等，减少不必要的数据请求，使系统能够支持更大的流量和并发。
《数据库原理及技术》大作业大纲 类同卷，网上抄袭，大作业格式不正确一律0分处理 一、课程设计的目的和要求 （1）培养学生运用所学课程《数据库原理及技术》的理论知识和技能，深入理解《数据库原理及技术》课程相关的理论知识，学会分析实际问题的能力。 （2）培养学生掌握用《数据库原理及技术》的知识设计计算机应用课题的思想和方法。 （3）培养学生调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写技术文献的能力。 （4）通过课程大作业，要求学生在教师的指导下，独立完成大作业要求的相关内容，包括： ①通过调查研究和运用Internet，收集和调查有关资料、最新技术信息。 ②基本掌握撰写小论文的基本步骤和写作方法。 ③根据课题的要求基本理解和掌握E-R图的设计方法和关系模式的转换。 ④根据课题的要求基本理解和掌握数据流图（DFD）和数据字典（DD）的设计方法。 ⑤创建数据库及各种数据库对象。 二、课程设计题目 要求： （1）任选下列一个题目，调查分析一个具体的或模拟的实例； （2）描述该实例的业务信息和管理工作的要求； （3）列出实体、联系； （4）指出实体和联系的属性； （5）画出E-R图； （6）将E-R图转换成关系模式，并注明主码和外码； （7）建立数据字典； （8）创建数据库； （9）根据题目的要求写查询、存储过程、触发器等。 题目： （1）学校图书借阅管理系统 功能要求： ●实现图书信息、类别、出版社等信息的管理； ●实现读者信息、借阅证信息的管理； ●实现图书的借阅、续借、归还管理； ●实现超期罚款管理、收款管理； ●创建触发器，分别实现借书和还书时自动更新图书信息的在册数量；
(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势的全部内容。
山西大学研究生学位课程论文（2014 —--— 2015 学年第 2 学期) 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：分布式数据库技术 论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）: 曹峰（) 研究生姓名: 刘杰飞 年级： 2014级 学号： 201422403003 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月 17日
分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时,数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题,即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用,缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本,提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有
分布式数据库技术在大数据中的应用
分布式数据库技术在大数据中的应用 摘要随着当前运营商对数据管理和应用需求的不断增加，分布式数据库技术得到极大的发展。在本文中首先对当前大数据环境下的分布式数据库技术进行介绍，然后分析分布式数据库技术在大数据中的具体应用。 关键词分布式数据库；数据管理；数据处理 中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）165-0108-01 随着当前移动互联网技术的迅猛发展，数据的种类和数量呈现快速的增长，传统的处理方式逐渐的不能够适应当前的发展需要，基于此种背景下，分布式数据库技术需要得到更快的发展，以达到对大数据的存储、管理以及分析等处理要求。 1 大数据中发展分布式数据库的意义 在面对当前的大数据时代，传统的集中式数据库已经逐渐的不能够满足人们的使用要求，需要找到新的处理方式来进行更新，分布式数据库就是在这样的背景下逐渐的被发展和应用。分布式数据库在使用中有着许多传统集中式数据库不具备的优点：第一，分布式数据库有着极为强大的扩展能力，这是传统数据库所不具备的，在数据的存储方面表现出巨大的优势；第二，来自于成本上的优势。
在大数据中，如果仍旧采用原有的数据库，在进行扩容的时候，会花费大量的资金，使得成本上花费巨大，而且所取得的效果也是有限的。分布式数据库则只需要较少的资金就能够完成扩容处理，占据着特别大的优势[1]；第三，分布式数据库在用户上有着很大的优势，分布式数据库让人们对大数据的存储、分析和处理变得容易和快捷。 2 分布式数据库技术分析 在大数据中，分布式数据库技术得到极大的发展，也正是由于分布式数据库技术表现出来的先进性能，才使得分布式数据库得到广泛的使用。在分布式数据库中，其由很多个并行的处理单元组成，而且每个处理单元都是一个完整的系统，其中包括数据的存储，数据的分析等，对于每一个处理单元来说，其所处的位置和作用都是对等的，而且是相对独立的。混合存储技术：突破传统行存的限制，实现行列混合存储。该项技术对于分布式数据库的性能有着很大的提升，使得分布式数据库在运行速度和运行的灵活性上都有很大的提高。再就是智能索引技术，该种技术所占用的空间减少，并且能够很好的解决后面数据库慢的问题，不会对后面的索引数据造成影响[2]。除此之外，分布式数据库中还具有许多先进的技术，如并行处理技术、高效透明压缩技术等，都是传统数据库中所不具备
海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要：当前，互联网用户规模不断扩大，这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展，我国 海量数据快速增长，数据量年均增速超过50％，预计到2020年，数据总量全球 占比将达到20％，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率，同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词：海量数据；数据库系统 1.传统数据库： 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中，每种记 录类型都由一个节点表示，并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此，与层次模型相比，网格结构更具通用性，可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立，是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展，数据存储层缺乏良好的可扩展性，难以应对应用层的高并发数据访问。过去，银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面，主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈，越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验，而且有利于增强自身的技术储备，以满足互联网时代的市场竞争。因此，对于银行业来说，以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念： 分布式数据库系统：分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上（也称为站点），逻辑上属于同一个系统。 （1）分布性：数据库中的数据不是存储在同一个地方，更准确地说，它不是 存储在同一台计算机存储设备中，这可以与集中数据库区别开来。 （2）逻辑整体性：这些数据在逻辑上是相互连接和集成的（逻辑上就像一个 集中的数据库）。 分布式数据库的精确定义：分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015
任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用
目录 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入
库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等 信息. 2)来自计算机:各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息. 3)来自物理世界:各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据.如摄像头所不断产生的数字信号，医疗物联网不断产生的人的各项特征值，气象业 务系统采集设备所收集的海量数据等 传统数据库和大数据的比较 现有数据处理技术大多采用数据库管理技术，从数据库到大数据，看似一个简单的技术升级，但仔细考察不难发现两者存在一些本质上区别。传统数据库时
数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处 理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输 入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。 然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。
第一章分布式数据库系统概述 一、分布式数据库的发展 1、分布式数据库的发展： ①集中式数据库管理系统的局限性：a.通讯瓶颈；b.响应速度。 ②推动分布式数据库发展的动力：a.应用需求；b.硬件环境的发展。 二、分布式数据库系统的定义： 分布式数据库系统，通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位（通常是集中是数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。 三、分布式数据库系统的特点： a.物理分布性：数据不是存放在一个站点上 b.逻辑整体性：是与分散式数据库系统的区别 c.站点自治性：是与多处理机系统的区别 d.数据分布透明性 e.集中与自治相结合的控制机制 f.存在适当的数据冗余度 g.事务管理的分布性 四、分布式数据库系统的分类 按局部数据库管理系统的数据模型分类：同构性（homogeneous）（分为同构同质型和同构异质型）DDBS和异构性(heterogeneous)DDBS 按分布式数据库系统的全局控制系统类型分类：全局控制集中型DDBS，全局控制分散型DDBS，全局控制可变型DDBS。
五、分布式数据库中数据的独立性和分布透明性 所谓数据独立性是指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段站点位置的分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。也就是说，全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。所以，在分布式数据库中分布独立性也称为分布透明性。 六、分布式数据库系统的体系结构、组成成分 集中式数据库管理系统结构： a. DB（数据库） b. DBMS(集中式数据库管理系统) c. DBA(数据库管理员) 分布式数据库管理系统（DDBMS）结构： a. LDB（局部数据库） b. GDB（全局数据库） c. LDBMS (局部数据库管理系统) d. GDBMS (全局数据库管理系统) e. LDBA（局部数据库管理员） f. GDBA (全局数据库管理员) 七、分布式数据库系统的特性： 1. 数据透明性：a.分布透明性b. 分片透明性c. 复制透明性 2. 场地自治性：a. 设计自治性b. 通信自治性c. 执行自治性 八、分布式数据库系统的优点: 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的，比较分布式数据库系统与集中式数据库系统，可以发现分布是数据库系统具有下列优点： 1.更适合分布式的管理与控制。分布式数据库系统的结构更适合具有地理分布特性的组织或机构使用，允许分布在不同区域、不同级别的各个部门对其自身的数据实行局部控制。例如：实现全局数据在本地录入、查询、维护，这时由于计算机资源靠近用户，可以降低通信代价，提高响应速度，而涉及其他场地数据库中的数据只是少量的，从而可以大大减少网络上的信息传输量；同时，局部数据的安全性也可以做得更好。
南京邮电大学计算机学院 《大型数据库技术》Course Project 姓名：班级：学号： 团队：1~2人一组，鼓励1人一组 期限：2016年6月17日（2人一组：2016年6月12日） 报告提交地点：课上（6月12日），学科楼6号楼541（6月17日） 题目：利用MySQL实现一个类似美团外卖的外卖订单的数据库管理系统，具体任务如下。 1）结合数据库系统概论的知识，设计外卖订单的数据库管理系统的关系（schema），至少应该包括商户管理，商品管理，客户管理，订单管理等四部分。（注意：在商户管理中应该包括商户外卖订单收入总额字段，客户管理中应包括客户外卖订单消费总额字段。） 2）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， a) 商户插入，修改自身信息 b) 商户插入，修改商品信息 c) 客户插入，修改客户信息 3）简述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， 多用户场景下，客户下订单，商户接订单的具体流程。（注意：需要更新商户的收入总额，客户的消费总额，不考虑订单失败的情况。） 4）简述的下列后台统计对账功能，设计相应的SQL语句，并验证结果， a)判断商户收入总额，客户消费总额是否与订单管理中相关订单中的总额一致 b)统计近一月的收入总额最多的商户，及其所有商品中订单总金额最多的商品。 （注意：可以假设一张订单只有一种商品，鼓励去除此假设。） 5）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， 如何通过触发器来实现订单管理的复制，即创建订单管理的一张镜像表。 6）简述下列问题的解决方案，如果有对应的SQL语句，需要设计相应的SQL语句，并验证结果。 a) 当订单表中数据过多时的处理策略 b) 对数据库系统的备份和恢复策略 报告内容： 报告应由6部分组成，每部分对应与上述一个任务，并附有章节目录。在每一部分需要简述本部分的需求，具体操作流程，以及流程中操作对应的SQL语句，并验证结果（模拟数据，结果截图），以及其它，如schema关系图等有利于方案说明的信息。 如果是2人一组，需要写清楚每个人的分工情况。
南华大学 计算机科学与技术学院 实验报告 （2011 ~2012 学年度第一学期） 课程名称软件设计模式 实验名称设计模式UML建模 姓名肖喜武学号20094350225 专业软件工程班级本09软件02班 地点8-212 教师余颖
一、实验目的 （1）学会如何根据站点的特点对数据库进行分片 （2）学会如何实验amoeba软件对数据库实现分片 二、实验内容 ?某个公司有三个计算机站点，站点B和站点C分别属于部门2和部门3现在希望在站 点B和C上分别频繁访问EMPLOYEE和PROJECT表中有关工作在该部门的雇员和该 部门管辖的项目信息。 ?雇员信息主要是指EMPLOYEE表的NAME,ESSN,SALARY和SUPERSSN属性。 ?站点A供公司总部（部门1）使用，经常存取为保险目的而记录的DEPENDENT信息 外，还定期地存取所有雇员和项目的信息。 请根据这些要求，对该公司关系数据库中的关系进行分片和分布 EMPLOYEE FNAME MINIT LNAME ESSN BDATE ADDRESS SEX SALARY SUPRESSN DNO DEPARTEMNT DNAME DNO MGRSSN MGRSTARTDA TE DEPT_LOCATION DNO DLOCA TION PROJECT PNAME PNUMER PLOCATION DNO WORKS_ON ESSN PNO HOURS DEPENDENT ESSN DEPENDENT SEX BDATE RELATIONSHIP 三、实验步骤 （1）理论分析 先根据DEPARTMENT表的主码DNO的值进行水平分片，然后基于外码部 门号（DNO）将导出的片段应用到关系EMPLOYEE、PROJECT和DEPPTLOCATIONS上，再在刚才得到的EMPLOYEE片段上进行垂直分片，得 到只含熟悉你给｛NAME,ESSN,SALARY,SUPERSSN,DNO｝的片段。图2.13给 出了EMPD2和EMPD3的混合分片，它包括了分别满足条件DNO=2和DNO=3 的EMPLOYEE元组。类似地，PROJECT、DEPARTMENT和DEPT_LOCATIONS 都按部门编号进行水平分片，这些片段根据其相应的部门号分别存储在站点B 和部门C上，如图所示: EMPD5 FNAME MINIT LNAME ESSN SALARY SUPERSSN DNO John B Smith 123456789 30000 333445555 2 Franklin T Wong 333445555 40000 888665555 2 Ramesh K Narayan 666884444 38000 333445555 2 Joyce A English 453453453 25000 333445555 2
第3章项目需求分析与数据库设计 3.1 项目开发背景 移动数据库是移动计算环境中的分布式数据库，移动数据库的应用大都嵌入到诸如掌上电脑、PDA、嵌入式设备等移动设备中，故移动数据库有时也称为嵌入式移动数据库。 目前绝大多数行业中数据存储与管理都需要随时随地进行，如果将数据存放在中心服务器数据库中，不便于各项数据操作，这时可以将中心服务器中数据库的部分数据，在联网状态下下载和保存到移动数据库中。这样很多的功能实现就可以在离线情况下直接在移动设备端实施完成，同时大幅度减少了中心服务器的负荷和压力。另外在设备端中对移动数据库的各项数据改变，也可以在网络连通时再传回到服务器上，以便保持服务器端与设备端数据的同步。 根据物流配送行业的特点，目前很多公司从客户商品购买到货物发送到客户手中这一系列业务流程都采用基于嵌入式设备的移动解决方案。工作人员在开始一天的工作时，可以直接通过手持设备查看当天要发送的所有货物信息，例如货物的收件人、收件地址和联系方式，并且可以给出一个最佳的投递路线。除此之外，当货物送达后，客户还可以直接在手持设备上进行电子签名以确认货物的送达，而后工作人员就可以将客户签名和货物送达信息直接通过无线网络传递给中心服务器，避免了一系列的“纸上操作”过程，大大加快了工作效率。 随着3G时代的到来，嵌入式移动数据库的应用会越来越广，利用嵌入式移动设备，当无线网络畅通时，可以利用无线网络获取所需的信息，并将这些重要信息存放到移动数据库中，这样既可以减少中心服务器的负载，又可以随时随地取得资料。当无线网络再次畅通时，我们又可以将移动数据库中的数据改变回传至中心数据库服务器。中心服务器数据库中如果存在新的数据信息，移动数据库也会自动加载这些新信息，确保了移动数据库和中心服务器数据库之间的数据同步。 3.2 项目的需求分析设计 3.2.1 项目业务需求描述 嵌入式软件开发公司对各地物流运输公司进行调研之后，整理出将要实现的移动物流配送系统业务功能，移动物流配送系统面向三类用户：客户服务人员、库房管理人员（包括装车人员）、货物运输人员。 （1）客户服务人员可以利用手持移动设备为客户购买所需商品，建立新的订单，并将新的客户订单信息发往商品所在的物流公司中央数据库服务器。 （2）库房管理人员可以利用手持设备获得中央数据库中有关客户订单的信息，确认客户
分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)和分布式数据库(DDB)。 在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样，用户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACLE客户，执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACLE软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACLE允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACLE数据库系统中分布处理的例子如： 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。
分布式数据库设计报告
目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)
成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数 据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管 理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。
分布式数据库课程设计 题目基于MongoDB的QQ空间模拟实现 学生姓名刘家宇 学生学号20110801126 专业班级计科一班 指导老师王永恒 完成日期 2015年1月15日
一、设计目的 QQ空间是现在大家经常使用的社交平台。在QQ空间上可以自己发表说说，查看其他人的说说，也可以给其他人的留言板上留言。这些功能都丰富了我们的社交生活，因此本次用JAVA连接Mongodb来实现一个简单的QQ空间模拟实现。 二、编写环境 Eclipse+Mongodb 三、环境配置 首先要运行MongoDB服务器，然后通过在eclipse里添加MongoDB的jar包来获取关于MongoDB的java方法，然后用这些方法来启动和操作MongoDB服务器。 在MongoDB官网“https://www.doczj.com/doc/3412479459.html,/downloads”下载MongoDB服务器应用包，将里面的exe文件放到一个自己设置的MongoDB文件夹中，如“F： \MongoDB” 打开CMD，在刚刚的创建文件夹的目录下，输入指令 “mongod–dbpath “F:\MongoDB\data””如下图所示MongoDB服务器连接设置成功：
四、设计实现 1、数据库设计 Mongo数据库的设计 创建一个名为：soial的Mongo数据库，然后创建一些数据集合 ①用户数据集合（userInfo）：含有用户名(name)、用户密码(pwd)、用户地址(address)、用 户出生年月日(year、month、day)、用户证件号(id)和是否处于登陆状态(status)这些属性 ②个人好友数据集合(userFriend)：含有好友名(friend)和个人用户名(name)属性。 ③留言板数据集合（userMassage）：含有留言内容(massage)、留言人名(recipient)和对谁留 言(sender)的属性 ④说说数据集合(userSaySay)：说说内容(massage)和个人用户名(name)属性。 等等
华南理工大学数据库原理与设计大作业报告 专业：计算机科学与技术 班级： 2015春 学号： 20 学生姓名：陈亮 完成时间：
目录 目录 (2) 1、概述 (4) 2、需求分析 (6) 零售前台（POS）管理系统 (6) 后台管理系统 (7) 数据需求 (7) 3、数据库逻辑设计 (9) 概念结构设计 (9) 4、软件功能设计 (13) 逻辑结构设计 (13) 物理结构设计 (15) 完整性设计 (20) 安全性设计 (22) 5、界面设计 (24) 系统功能结构图 (24) 模块设计与实现（部分界面） (24) 6、结束语 (31)
7、参考文献 (33)
1、概述 超市管理信息系统是针对超级市场的销售而开发的。应用超市管理信息系统能够转变超市的工作方式，有效提高销售速度和服务水平，提高客户对超市的信任度和满意度，改善客户关系。运用超市管理信息系统，在销售商品时实行出口一次性付款，可以实现超市内部现代化管理，能够准确把握每一种商品的销售动态，防止商品断档或过量储备，商品开发方向、进货的适时化都可通过超市管理信息系统来完成。 超市管理信息系统将手工编制好的销售账目或根据原始超市销售记录直接在系统内制作超市销售信息，同时可对输入的超市销售信息进行修改、查询等操作。这种集约化的销售管理模式既便于对超市销售信息的收集、整理和加工，又便于操作员的需求信息在最短的时间内得到反馈，同时超市管理信息系统可自动分析各种商品销售变化规律，商品销售结构、居民消费变化等，从而为合理进货、经营、加工、库存、销售等提供科学的决策依据。 超市管理信息系统充分运用计算机管理信息技术，建立数据库，对超市的进销存过程进行详细分析，实现了对超市的进货、销售和库存的科学管理。
题目分布式数据库环境下的数据安全策略研究
摘要 分布式数据库系统是与计算机网络相结合的一个系统，随着云计算技术的发展，分布式数据库结合分布式文件系统作为底层存储构架的应用越来越广泛。然而，就目前的形式来看，分布式数据库系统还存在着一些不安全因素，本文以分布式数据库系统的不安全因素为出发点，分析了分布式数据库系统所存在的一些不安全因素，进而提出了一些相应的防X措施。 关键词：分布式数据库,不安全因素，安全策略
Abstract Distributed database is a system which bines with the network system. With the development of cloud puting, distributed database which bines with distributed file system has been widely applied as the underlying storage architecture. However, at the present, there are still some insecurity in the distributed database system. This paper starts with the insecurity of the distributed database, analyzes the existence of the insecure factors，and then put forward some appropriate preventive measures. Keywords：distributed databases system, insecurefactors，security policy
分布式数据库大作业 Hadoop MapReduce云计算模型研究 学院: 软件学院 专业: 软件工程 2014年01月02日 大连理工大学 Hadoop MapReduce云计算模型研究 1.引言 Hadoop[1]就是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算与存储。简单地说来,Hadoop就是一个可以更容易开发与运行处理大规模数据的软件平台。其包括两个部分:HDFS[2]与MapReduce[3]。 DFS即HadoopDistributed(Hadoop分布式文件系统),HDFS具有高容错性,并且可以被部署在低价的硬件设备之上。HDFS很适合那些有大数据集的应用,并且提供了对数据读写的高吞吐率。HDFS就是一个master/slave的结构,就通常的部署
来说,在master上只运行一个Namenode,而在每一个slave上运行一个Datanode。HDFS支持传统的层次文件组织结构,同现有的一些文件系统在操作上很类似,比如您可以创建与删除一个文件,把一个文件从一个目录移到另一个目录,重命名等等操作。Namenode管理着整个分布式文件系统,对文件系统的操作(如建立、删除文件与文件夹)都就是通过Namenode来控制[4]。 MapReduce就是由Google提出的一种并行分布式编程模型[5-7]。用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就就是并行计算。至少现阶段而言,对许多开发人员来说,并行计算还就是一个比较遥远的东西。MapReduce就就是一种简化并行计算的编程模型,它让那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用。MapReduce的名字源于这个模型中的两项核心操作:Map与Reduce。也许熟悉FunctionalProgramming(函数式编程)的人见到这两个词会倍感亲切。简单的说来,Map就是把一组数据一对一的映射为另外的一组数据,其映射的规则由一个函数来指定,比如对[1,2,3,4]进行乘2的映射就变成了[2,4,6,8]。Reduce就是对一组数据进行归约,这个归约的规则由一个函数指定,比如对[1,2,3,4]进行求与的归约得到结果就是10,而对它进行求积的归约结果就是24。 2.MapReduce的基本原理 MapReduce就是云计算的核心技术之一,它为并行系统的数据处理提供了一个简单、优雅的解决方案。其主要目的就是为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作,并用于大规模数据的并行运算。 Divide and Conquer”就是Mapreduce的核心思想[8]。面对一个规模庞大的问题,要处理就是以TB计的数据,Mapreduce采用“输入”------“分解”------“解决”------“聚合”------“输出结果”的基本过程。 在MapRedcue 模型中用户只须指定一个map函数来处理一个输入的key/value对,产生中间结果key/value对集,再通过一个由用户指定的reduce函数来处理中间结果中具有相同key值的value。适合用MapReduce 来处理的数据集(或任务)有一个基本要求: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一
分布式数据库习题 第一章 1.1请用自己的语言定义下列分布式数据库系统中的术语： 全局/局部数据 全局数据是指参与全局应用，可被多个站点上的应用访问的数据； 局部数据是指只提供本站点的局部应用所需要的数据。 全局/局部用户（应用） 在分布式数据库系统中，一个用户或一个应用如果只访问他注册的那个站点上的数据称为局部用户（应用）。 如果访问涉及两个或两个以上站点中的数据，称为全局用户（应用）。 全局/局部DBMS 全局数据库系统是协调全局事务的，协调各局部DBMS以完成全局应用，保证数据库的全局一致性，执行并发控制，实现更新同步，提供全局恢复功能的数据库管理系统。 局部数据库管理系统位于局部场地上，是为建立和管理局部数据库，提供场地自治能力，执行局部应用及全局查询的子查询的数据库管理系统。 全局/局部DB 全局数据库（GDB）是指从整个系统角度出发，由全局数据库管理系统进行管理的数据库，它由各个局部数据库逻辑组合而成； 局部数据库（LDB）是指从各个站点的角度出发，由局部数据库管理系统进行管理的数据库，它由全局数据库的某种逻辑分割而成。 全局外模式 是全局应用的用户视图，是全局概念模式的子集，也称全局视图。 全局概念模式 描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，是分布式数据库的全局概念视图。分片模式 描述全局数据的逻辑划分。每一个全局关系可以分为若干不相交的部分，每一部分称为一个片段，分片模式定义片段以及全局关系到片段的映像。
分配模式 分配模式定义片段的存放结点。根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点，即定义片段映像的类型，确定分布式数据库是冗余的还是非冗余的，以及冗余的程度。 局部概念模式 是全局概念模式的子集，对每个站点来说，在该站点上全部物理映像的集合就称为该站点上的局部概念模式。 1.2采用分布式数据库系统的主要原因是什么？ 分布式数据库系统适合于单位分散的部门，允许各个部门将其常用的数据存储在本地，实施就地存放本地使用，从而提高响应速度，降低通信费用。采用分布式数据库的原因主要有两方面：（1）集中式数据库系统的不足：数据按实际需要已经在网络上分布存储，如果再采用集中式处理，势必造成附加成本和通信开销；应用程序集中在一台计算机上运行，一旦该计算机发生故障，将会影响整个系统的运行，可靠性不高；集中式处理导致系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩展性较差。（2）分布式数据库系统的优点：具有灵活的体系结构；适应分布式的管理和控制机构；经济性能优越；系统的可靠性高、可用性好；局部应用的响应速度快；可扩展性好，易于集成现有系统。 1.3分布式数据库系统可分为那些类？ （1）按局部数据库数据管理系统的数据模型分类： 同构型DDBS （包括两种：同构同质型。同构异质型），异构型DDBS （2）按分布式数据库系统的全局控制系统类型分类： 全局控制集中型DDBS，全局控制分散型DDBS，全局控制可变型DDBS 1.5分布式DBMS具有哪些集中式DBMS不具备的功能？ （1）物理分布性：分布式数据库中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络联结起来的多个站点上。 （2）逻辑整体性：分布式数据库中的数据物理上是分散在各个站点中的，但这些分散的